#softmax回归的简洁实现
#通过深度学习框架的高级API能够使实现 softmax 回归变得更加容易
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

#Softmax 回归的输出层是一个全连接层
#pytorch不会隐式地调整输入的形状
#因此 我们定义了展平层（flatten）在线性层前调整网络输入的形状
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))#输入784
#torch.nn.Linear(in_features, # 输入的神经元个数out_features, # 输出神经元个数bias=True # 是否包含偏置)
#nn.Flatten()把任意维度的tensor变成二维的，0维度保留，其余维度全部展成一个向量
def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
       # torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight, gain=1)#服从正态
        torch.nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=1)#服从均匀
net.apply(init_weights)
#在交叉熵损失函数中传递未归一化的预测，并同时计算softmax及其对数
loss = nn.CrossEntropyLoss()
#使用学习率为0.1的小批量随机梯度下降作为优化算法
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
#调用 之前 定义的训练函数来训练模型
num_epochs = 30
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)